基于多小波统计特征的通用隐写分析算法

• 作者: 李三平
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 隐写分析 多小波 支持向量机
• 年，卷（期）: 2010,（21）
• 页码范围: 164-166
• 分类号: TP391
• 字数: 3654字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.21.059

摘要

针对现有隐写分析算法检测性能较差的问题,提出一种基于多小波统计特征的通用隐写分析算法.该算法采用多小波变换对样本图像进行多尺度分解,在各子带中提取广义高斯模型和多小波高阶统计特征,通过结合支持向量机分类器对大量图像样本进行隐写分析.结果表明,与经典的Farid 算法相比,该算法提取的多小波统计特征更有效,且具有更高的检测率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李三平	南京陆军指挥学院信息作战与指挥系	2	0	0.0	0.0